如何找到 data.frame 的每个变量的分位数

How to find the quantiles of each variable of a data.frame

我有一个包含多个变量的数据框,我想找到每个变量的分位数 ()

示例代码:

testtable = data.frame(groupvar = c(rep('x',100), rep('y',100)), 
                       numericvar = rnorm(200))

我想将 quantile(., c(.05, .1, .25, .5, .75, .9, .95)) 应用于 testtable 中的每个变量。理想的结果应该是

   x    y
  .05 .05
  .1  .1
  .25 .25
  .5  .5
  .75 .75
  .9  .9
  .95 .95

其中每个条目都是 xy 的分位数。例如,.05x 的第 5 个百分位数 .1x 的第 10 个百分位数分布,等等

我在 dplyr 中尝试了 summarise,但是 运行 遇到了问题,因为我的 quantile 函数返回了一个长度为 7 的向量。

最好的方法是什么?

这是一个基本的 R 解决方案,我们 unstack 数据框并计算每列的分位数,每个分位数,即

sapply(unstack(testtable, numericvar ~ groupvar), function(i) quantile(i, v1))

这给出了,

              x           y
5%  -1.82980882 -1.49900735
10% -1.26047295 -1.02626933
25% -0.83928910 -0.68248217
50%  0.02757385 -0.02096953
75%  0.64842517  0.48624513
90%  1.63382801  1.09722178
95%  1.91104161  1.72846846

其中 v1 <- c(0.05, 0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 0.9, 0.95)

另一种可能lapply,我们需要先转换为list

l <- split(testtable$numericvar, testtable$groupvar)

现在我们可以得到 quantile 然后转换回 data.frame:

ll <- lapply(l, function(x) quantile(unlist(x), c(.05, .1, .25, .5, .75, .9, .95)))
as.data.frame(ll)
#             x           y
# 5%  -1.8028162 -1.69293054
# 10% -1.3129427 -1.23125086
# 25% -0.7335853 -0.57010352
# 50% -0.1223181  0.05119533
# 75%  0.6727871  0.66203631
# 90%  1.3411195  1.08830220
# 95%  1.7068070  1.54248740

这可以变成一个函数来调用,你可以添加更多的东西让它更通用:

quantile_grouped <- function(data, group_var = "groupvar", quantile_var = "numericvar") {

  l <- split(testtable[, quantile_var], testtable[, group_var ])

  ll <- lapply(l, function(x) quantile(unlist(x), c(.05, .1, .25, .5, .75, .9, .95)))
  as.data.frame(ll)

}
quantile_grouped(testtable)

另一个选项:

pr <- c(0.05, 0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 0.9, 0.95)
as.data.frame.list(tapply(testtable$numericvar, testtable$groupvar,
                          quantile, probs = pr))

给出:

              x          y
5%  -1.57823487 -1.5142682
10% -1.28807795 -1.2153000
25% -0.60598752 -0.6889401
50% -0.07536852 -0.2036487
75%  0.57269482  0.4892494
90%  1.04087379  1.2231926
95%  1.22329927  1.7421848